MNN
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MNN
简介 :
MNN 是阿里巴巴淘系技术开源的深度学习推理引擎,支持 TensorFlow、Caffe、ONNX 等主流模型格式,兼容 CNN、RNN、GAN 等常用网络。它通过极致优化算子性能,全面支持 CPU、GPU、NPU,充分发挥设备算力,广泛应用于阿里巴巴 70+ 场景下的 AI 应用。MNN 以高性能、易用性和通用性著称,旨在降低 AI 部署门槛,推动端智能的发展。
需求人群 :
MNN 适合需要在移动设备或嵌入式设备上部署 AI 模型的开发者、研究人员和企业。它能够帮助用户高效利用设备算力,快速实现 AI 应用的开发和部署,尤其适合对性能和兼容性有较高要求的场景。
总访问量: 4.8K
占比最多地区: TW(62.07%)
本站浏览量 : 83.1K
使用场景
研究学者小诸使用 MNN 推理引擎进行高效的模型推理,称赞其速度快且兼容性好。
设计师小川通过 MNN 工作台训练宠物照片分类模型,轻松整理宠物照片。
开发者小郁利用 MNN 工作台快速训练游戏元素检测模型,并成功应用于业务中。
产品特色
支持多种主流模型格式(TensorFlow、Caffe、ONNX 等)和常用网络(CNN、RNN、GAN 等)
极致优化算子性能,全面支持 CPU、GPU、NPU,充分发挥设备算力
提供转换、可视化、调试工具,方便部署到移动设备和嵌入式设备
通过 MNN 工作台实现无门槛训练和一键多端部署
提供丰富的在线 Demo 和模型市场,方便用户快速上手和应用
使用教程
访问 MNN 官方网站,下载 MNN 推理引擎或 MNN 工作台。
根据需求选择合适的模型格式(如 TensorFlow、Caffe 等),并将其转换为 MNN 支持的格式。
使用 MNN 提供的工具对模型进行优化和调试,确保模型在目标设备上的性能。
通过 MNN 工作台进行无门槛训练,或直接将优化后的模型部署到移动设备或嵌入式设备。
利用 MNN 提供的 API 文档和在线 Demo 学习如何在实际项目中使用 MNN。
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